Advanced credit risk analytics : Fairness, interpretability, homogeneity

Advanced credit risk analytics : Fairness, interpretability, homogeneity

Cette thèse propose des solutions innovantes pour répondre aux défis posés par l utilisation de l intelligence artificielle (IA) et du machine learning (ML) dans le domaine du scoring de crédit. L IA révolutionne le monde à un rythme sans précédent, redéfinissant des industries entières et exerçant...

Ful tanımlama

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Detaylı Bibliyografya
Yazar: Saurin, Sébastien, 1998-
Diğer Yazarlar: Hurlin, Christophe, 1972- (Tez danışmanı), Pérignon, Christophe, 19..- (Tez danışmanı), Flachaire, Emmanuel, 1970-, Baesens, Bart, 1975-, Scaillet, Olivier, 1968-, Foucault, Thierry, 1968- (Muarız), Calabrese, Raffaella, 19..- (Muarız)
Materyal Türü: Thèse numérique
Dil:Anglais
Baskı/Yayın Bilgisi: 2024.
Konular:
Apprentissage automatique
Méthode des scores > Modèles mathématiques
Valeur de Shapley
Crédit > Gestion > Modèles mathématiques
Systèmes d'aide à la décision
Équité
Thèses et écrits académiques
Online Erişim:Accès au texte intégral
https://theses.univ-orleans.fr/public/2024ORLE1092_va.pdf
http://www.theses.fr/2024ORLE1092/abes
https://theses.hal.science/tel-05057428
Not: Titre provenant de l'écran-titre
Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Sciences de la Société : Territoires, Économie et Droit (Centre-Val de Loire ; 2018-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire d'Economie d'Orléans (Orléans ; 2018-....) (Laboratoire)
Autre(s) contribution(s) : Emmanuel Flachaire (Président du jury) ; Thierry Foucault, Raffaella Calabrese (Membre(s) du jury) ; Bart Baesens, Olivier Scaillet (Rapporteur(s))
Autres localisations: Voir dans le Sudoc
Variante du titre:Analyse avancée du risque de crédit :, Equité, interprétabilité, homogénéité

Benzer Materyaller

Benzer Materyaller